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摘要：本发明公开了一种少样本连续增量关系抽取方法和系统，包括：输入准备：获取待抽取关系的文本和任务指令。双重提示模块：使用双重提示的方法增强模型的适应性和泛化能力，包括g‑prompt和e‑prompt。任务难度递进模块：对g‑prompt中的提示进行排序。使用余弦相似度计算e‑prompt与g‑prompt的相关性，并按相关性对g‑prompt中的提示进行顺序优化。拼接优化后的g‑prompt与e‑prompt，得到双重提示。关系抽取：将文本嵌入与双重提示相结合，将双重提示与文本嵌入相结合，输入大模型以生成关系抽取结果。本发明的优点是：减少内存需求，降低训练成本，在少样本情况下，也能取得良好效果，确保按合理顺序学习，减少灾难性遗忘。
主权项：1.一种少样本连续增量关系抽取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，准备输入；关系抽取指令,输入的内容包括待处理的文本和任务指令；文本是需要进行关系抽取的原始数据；任务指令包含任务描述和任务目标；步骤2，设计双重提示模块；双重提示模块包括两种提示：g-prompt：全局的、共享的提示集，代表以前学习的所有相关关系抽取任务的提示；e-prompt：当前任务的提示，通过微调技术进行更新；e-prompt通过查询函数与g-prompt进行交互，以便找到与当前任务相关的提示；步骤3，设计任务难度递进学习模块，其功能如下：对g-prompt进行难度排序，以确保模型按适当的顺序学习；使用余弦相似度衡量每个g-prompt与当前e-prompt的相关性；根据相似度对g-prompt进行排序，以确保最相关的提示被优先学习；将排序后的g-prompt与当前e-prompt合并，形成最终的双重提示；步骤4，关系抽取将关系抽取指令中的文本输入大模型的嵌入层，获取文本嵌入；将得到的双重提示与文本嵌入相结合，输入到大模型中，进行关系抽取；输出模型的关系抽取结果，满足任务指令中规定的目标。
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百度查询： 北京林业大学 一种少样本连续增量关系抽取方法和系统
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